Comment le sourcing prédictif peut-il anticiper vos besoins en recrutement ?
Mise en ligne le vendredi 28, mars 2025
Mise à jour le lundi 31 mars 2025
Prenez une pincée de big data et une cuillerée d’intelligence artificielle, mélangez le tout… Et voilà, vous obtenez une belle présélection de candidats totalement adaptés au poste et à la culture de votre entreprise. Comment ça marche ? Est-ce vraiment efficace ? Et si oui, quels sont les avantages pour les recruteurs ? Suivez le guide !
Le recrutement prédictif, qu’est-ce que c’est exactement ?
Vous avez probablement déjà entendu parler de recrutement prédictif. Cette approche innovante s’appuie sur l’analyse des données pour :
- Anticiper les performances futures des candidats.
- Optimiser leur présélection.
- Améliorer le processus de recrutement.
Comment fonctionne le recrutement prédictif ?
Le recrutement prédictif s’appuie sur la collecte et l’analyse de données pertinentes concernant les candidats. Ces informations proviennent de leur CV bien sûr mais aussi d’éléments comportementaux ou psychométriques.
Les outils de recrutement prédictifs étudient des données issues de tests de personnalité, de simulations de travail ou d’interactions sur des plateformes de recrutement.
👉 Une entreprise fait passer des entretiens vidéo aux candidats. Un outil d’IA analyse leurs expressions faciales et leur niveau de langage pour identifier le niveau de compatibilité avec des traits recherchés pour le poste (leadership, empathie, résilience, etc.).
La modélisation prédictive
Ces données sont transformées en modèles statistiques, permettant de faire des prédictions sur la probabilité qu’un candidat réussisse ou échoue dans un poste particulier.
Les modèles statistiques ne sont pas figés : ils s’affinent avec les arrivées et les sorties de salariés ainsi qu’avec leur évolution professionnelle dans l’entreprise.
👉 Des employés possédant certaines compétences techniques et/ ou traits de personnalité réussissent mieux à un poste donné. Cette information passe par la moulinette de l’IA et donne lieu à un modèle prédictif permettant de trier et sélectionner les candidats ayant des profils similaires.
Quelle place pour la gestion des données dans le recrutement ?
L’apprentissage automatique (machine learning)
Le machine learning joue un rôle clé dans l’optimisation des modèles. Il permet aux systèmes de continuer à apprendre et à s’améliorer en fonction des résultats obtenus (par exemple, le succès ou l’échec d’un recrutement). Plus l’entreprise utilise ces outils, plus les algorithmes deviennent précis.
👉 Le site PiscoSmart explique comment l’entreprise ABC a réduit le turnover de ses équipes. Un algorithme d’IA a analysé les interactions et l’engagement des salariés pour prédire leur bonheur à travailler dans l’entreprise. En s’appuyant sur ces données, l’entreprise a investi dans des initiatives de bien-être au travail. Résultat : l’engagement des salariés a augmenté de 30 % et le turnover a baissé de 40 %.
Analyse des biais et optimisation
Si elle est correctement configurée, l’IA déjoue les biais inconscients dans les décisions de recrutement. Elle ne tient pas compte du nom des candidats, de leur apparence physique, de leur origine géographique, etc., pour garantir une approche la plus juste possible.
Comment l’IA peut-elle réduire les biais dans le processus de sourcing
Le recrutement prédictif est une solution intéressante pour affiner le processus de sélection en s’appuyant sur des données objectives plutôt que sur des impressions subjectives.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes : les plateformes de recrutement basées sur l’IA réduisent leur temps de recrutement de 75 % et un taux de réussite des périodes d’essai plus élevé de 50 %.
Mais évidemment l’IA n’est qu’un outil au service du recruteur. Elle n’a pas vocation à le remplacer mais à lui faire gagner un temps précieux pour s’occuper au mieux des candidats sélectionnés.
